文件名称:
Cats-vs-Dogs-：一种基于图像对猫和狗进行智能分类的系统-源码
开发工具:
文件大小: 190kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：猫VS狗
项目目标：
充分理解图像处理和计算机视觉的概念
描述：
Cats_vs_dogs是一个经典系统，可以根据图像对猫和狗进行智能分类。 该系统是使用监督机器学习算法开发的。 从Kaggle数据库中导入了2000张猫和狗带注释的图像，并使用这些图像对模型进行了训练。
模型：
DataGenerators和Data Augmentors对图像处理模型的数据进行预处理
带有RGB-3色彩系统的150x150图像尺寸用作输入张量。
6块CNN基础来自ImageNet模型。 冻结前5层，并解冻最顶层的CNN块，以便对给定的数据集进行微调
2层DENSE模型，带有relu和S型激活。
二进制输出0/1，带有RMSprop优化器和binary_crossentropy损失函数。
针对1000个训练数据中的100个纪元进行了编译和训练，其中500个验证数据和500个测试数据图像。
结果：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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